adaboost

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Rでアンサンブル法としてada boostingを使う方法は？

アンサンブルの方法を学びたいと思っています。ランダムフォレストなどの通常の機械学習方法の上に構築することができます。この方法は、より正確な分類モデルを構築するために、トレーニングセット内の誤分類データを使用することができる。 しかし、私はオンラインで検索しましたが、実装の回答が見つかりませんでした。 エラーを最小限に抑えるために、分類問題のランダムフォレストの上にada-boostingを構築する

r machine-learning classification adaboost ensemble-learning 2017-10-17

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なぜ簡単な意思決定ツリーよりも1つの見積もりが速いのですか？

私はadaboostと決定木を比較したいと思っていました。原理の証明として、私はadaboost〜1に推定木の分類子をデフォルトとして設定し、簡単な決定木と同じ結果を期待しています。 実際、私のテストラベルの予測精度は同じです。しかし、試験時間が少し高い間に、フィッティング時間はadaboostの方がずっと低くなります。 AdaboostはDecisionTreeClassifierと同じデフォル

python machine-learning scikit-learn decision-tree adaboost 2016-11-12

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Adaboostを使ったデシジョンツリー/スタンプ

Adaboostでデシジョンツリーについて学習し始めたばかりで、OpenCVで試してみて、いくつか質問があります。 ブースト決定木 私は理解している私は、決定木でアダブーストを使用する場合、Iトレーニングデータの再重み付けバージョンへの継続的適合デシジョンツリー。分類は加重多数投票により行われます Adaboostを使用して意思決定ツリーをトレーニングする場合は、代わりにブートストラップを使用でき

c++ decision-tree adaboost 2016-08-08

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Accord.net 3.8 AdaBoostの学習者の代理人

私はAccord.net 3.8のバージョンがついにリリースされたことを嬉しく思っています。もちろん、AdaBoostクラスはきれいなDecide and Learnメソッドを持っていました。 新しいAdaBoostクラスの例を教えてください。またはデータ型に関する詳細を教えてください。 このようなサンプルをいくつか書いたことがありますが、そのタイプや動作の仕組みを明確に理解できません。 publ

c# machine-learning accord.net adaboost 2017-10-31

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分類のために複数の特徴ベクトルを効果的に結合する方法

私は4つのnumpy配列（特徴）を持っています。 numpy配列の次元は次のとおりです。 a1=(360,100) a2=(360,100) a3=(360,100) a4=(360,13) 私は360（4つのクラスとそれぞれが90です）オーディオファイルを持っています。そして、これらのwavファイルから4つの異なる機能（a1、..a4）を取得しました。私はこれらの機能（a1、.. a4

python classification svm xgboost adaboost 2017-09-22

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AdaBoostを使用してKerasベースのニューラルネットワークを強化する方法は？

は、私は、バイナリ分類問題のために、以下のニューラルネットワークに合うと仮定： model = Sequential() model.add(Dense(21, input_dim=19, init='uniform', activation='relu')) model.add(Dense(80, init='uniform', activation='relu')) model.add(

python neural-network keras adaboost boosting 2016-08-21

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OpenCVとSciKitで同等のバージョンのAdaboostを実装する方法は？

は基本的に、私はC++（OpenCVの）中で、次のいます CvMLData cvml ... CvBoost boost; boost.train(&cvml, CvBoostParams(CvBoost::REAL, 1000, 0, 1, false, 0), false); とPython（SciKit学習）に次の bdt = AdaBoostClassifier(Decision

opencv machine-learning scikit-learn computer-vision adaboost 2017-01-18

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RのSVMやkNNのようないくつかの分類アルゴリズムを使用するには、データベースのエントリ数を減らすにはどうすればよいですか？

私はこのデータベースにボランティアでEmotiv Epocを使用していないので、男性と女性の違いがあるかどうかを分析するためにいくつかの分類アルゴリズムを実行する必要があります。ここでの問題：kNN、SVM、penalyzedSVM、デシジョンツリー、Naive Bayes、adaboostなどのアルゴリズムを使用する必要がありますが、これをデータベースで実行する必要があります。私はより少ないエン

r svm adaboost 2016-12-06

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RandomizedSearchCVとGridsearchCV結果が再現

ではありません私は私の結果は再現性がないのpython にランダムフォレストとAdaBoostの回帰を実行しています[私の予測が毎回同じデータとコードを使用して実行変更] seed = np.random.seed(22) rng = np.random.RandomState(1) param_grid = {'n_estimators': [10, 100, 1000]} model

python scikit-learn random-forest adaboost reproducible-research 2017-08-23

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